1 Introducción
Cuando estimamos porcentualmente la variación del ingreso total personal entre el 2017 y el 2020 por comuna nos encontramos con una caída del -34,45294636 a nivel nacional, lo que no se condice con las estadísticas que obtuvimos a nivel de hogares aquí: Ingreso promedio de los hogares por tipo de ingreso y región. Los últimos apenas varian frente a la tremenda caida del -34% de ytotcor, pero como demostraremos, creemos que es problema de interpretación y no de método o base de datos corrupta, sino que del concepto de Alquiler imputado que suaviza muchísimo la pobreza por ingresos.
Casen se concentra en el analisis de los ingresos de los hogares, entonces el cálculo básico es el siguiente:
1 Se agrupan todos los hogares por núcleo familiar con una columna que indique su cantidad.
2 Hacemos un merge para traernos una variable de ingreso para el hogar (que es la suma de los ingresos de todos sus integrantes), por ejemplo ytrabajocorh (en general éstas terminan siempre con h).
3 Calculamos los promedios por región.
Dividimos el informe en tres:
Para el 2020 comparamos nuestros calculos con los publicados.
Generalizamos para los cuatro ingresos fundamentales entre 2009 y 2020, agregando la variacion porcentual entre años contiguos para nuestros ingresos calculados y agregando una grafica que compara para todos los años dsiponibles los calculados y los publicados.
Informes de las Casen e información básica para Casen 2011 y anteriores:
http://observatorio.ministeriodesarrollosocial.gob.cl/encuesta-casen-2011
1.1 Los ingresos
Recordemos los cuatro datos fundamentales de la generación de los ingresos:
| Tipo | Ingreso total | Ingreso autónomo | Ingreso del trabajo | Ingreso de la ocupación principal |
| año | ||||
| 2020 | ytotcor | yautcor | ytrabajocor | yoprcor |
| 2017 | ytotcor | yautcor | ytrabajocor | yoprcor |
| 2015 | ytotcor | yautcor | ytrabajocor | yoprcor |
| 2013 | ytotcor | yautcor | ytrabajocor | yoprcor |
| 2011 | ytrabaj | yautaj | ytrabaj | yopraj |
| 2009 | ytrabaj | yautaj | ytrabaj | yopraj |
| 2006 | ytrabaj | yautaj | ytrabaj | yopraj |
2 Metodología y fuentes de datos
Nuestra metodología fue la de encontrar publicaciones oficiales con datos calculados de la Casen y compararlos con cálculos propios.
2.1 Metodología.
En general la Casen no es analizada a nivel de personas, sino que de hogares.
La página de la Casen 2020 en pandemia analizada contiene un excel con datos calculados. Son todos referidos a hogares. Uno se llama:
“Ingreso promedio de los hogares por tipo de ingreso y región”, con lo que se tiene que hacer el siguiente cálculo, por ejemplo para la variable ytrabajocorh:
para cada hogar la Casen lleva asociado la variable ytrabajocorh que significa “Ingreso del trabajo del hogar corregido” que se repite para cada registro perteneciente a un hogar (folio). Se transforma la tabla y se hace un sólo registro con el ingreso familiar. Se promedian en una región. Si bien el cálculo es simple, nos da cierto nivel de complejidad que hará notar con mayor facilidad los errores:
2.2 Verificación para el Censo 2020
2.2.1 Bases de datos
Los ejercicios resultan con los $ a noviembre de cada año.
Nuestra mayor preocupación era que las cifras de ingresos del Censo 2020 coincidieran con nuestros cálculos, por lo que la primera base de datos que buscamos fue ella.
Para ello calculamos el ingreso promedio de los hogares por tipo de ingreso y región, 2006-2020, ($ noviembre de cada año
title
title
2.2.2 Verificación de nuestros cálculos con datos oficiales del 2020
# casen2020 <- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2020.rds")
# casen2020 <- mutate_if(casen2020, is.factor, as.character)
# casen2017 <- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2017_c2.rds")
# casen2017 <- mutate_if(casen2017, is.factor, as.character)
# casen2015 <- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2015_c2.rds")
# casen2015 <- mutate_if(casen2015, is.factor, as.character)
# casen2013 <- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2013_c2.rds")
# casen2013 <- mutate_if(casen2013, is.factor, as.character)
# casen2011 <- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2011_c2.rds")
# casen2011 <- mutate_if(casen2011, is.factor, as.character)
# casen2009 <- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2009_c.rds")
# casen2009 <- mutate_if(casen2009, is.factor, as.character)
# casen2006 <- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2006_c.rds")
# casen2006 <- mutate_if(casen2006, is.factor, as.character)
casen2006 <- readRDS("C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2006_c.rds")
casen2006 <- mutate_if(casen2006, is.factor, as.character)
casen2009 <- readRDS("C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2009_c.rds")
casen2009 <- mutate_if(casen2009, is.factor, as.character)
casen2011 <- readRDS("C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2011_c.rds")
casen2011 <- mutate_if(casen2011, is.factor, as.character)
casen2013 <- readRDS("C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2013_c.rds")
casen2013 <- mutate_if(casen2013, is.factor, as.character)
casen2015 <- readRDS("C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2015_c.rds")
casen2015 <- mutate_if(casen2015, is.factor, as.character)
casen2017 <- readRDS("C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2017_c.rds")
casen2017 <- mutate_if(casen2017, is.factor, as.character)
#casen2020 <- read.spss(file="C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2020.sav", to.data.frame=TRUE)
#saveRDS(casen2020,"casen2020.rds")
casen2020 <- readRDS("casen2020.rds")
casen2020 <- mutate_if(casen2020, is.factor, as.character)
codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/codigos_comunales_2011-2017.rds")
reg_20 <- unique(casen2020$region)
# length(reg_20)
reg_17 <- unique(casen2017$region)
# length(reg_17)
reg_15 <- unique(casen2015$region)
# length(reg_15)
reg_13 <- unique(casen2013$region)
# length(reg_13)
reg_11 <- unique(casen2011$region)
# length(reg_11)
reg_09 <- unique(casen2009$REGION)
# length(reg_09)
reg_06 <- unique(casen2006$R)
# length(reg_06)2.2.2.1 Ingreso del trabajo hogar: ytrabajocorh
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_20) {
casen_fh <- filter(casen2020, casen2020$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ytrabajocorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
promedio = mean(rr$ytrabajocorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
# tabla_prom_regtabla_ing_aut <- read_xlsx("ingreso_del_trabajo_oficial_2020.xlsx")
names(tabla_ing_aut)[3] <- "region"
names(tabla_ing_aut)[1] <- "region_c"
tabla_unida = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_unida <- tabla_unida[,-c(3)]
# kbl(tabla_unida) %>%
# kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
# kable_paper() %>%
# scroll_box(width = "100%", height = "300px")p <- plot_ly(tabla_unida, width = 1200, x = ~
region, y = ~promedio) %>%
add_lines()
p <- p %>% add_trace(y = ~`Ingreso del trabajo`, name = 'ingreso del trabajo oficial', mode = 'markers')
p 2.2.3 Ingreso autonomo del hogar: yautcorh
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_20) {
casen_fh <- filter(casen2020, casen2020$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","yautcorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
promedio = mean(rr$yautcorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_ing_aut <- read_xlsx("ingreso_autonomo_2020_3.xlsx")
names(tabla_ing_aut)[3] <- "region"
tabla_unida = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_unida <- tabla_unida[,-c(3)]
kbl(tabla_unida) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "300px")| region | promedio | ingreso_autonomo |
|---|---|---|
| Región de Antofagasta | 1033562.4 | 1070106 |
| Región de Arica y Parinacota | 729823.9 | 722752 |
| Región de Atacama | 835951.1 | 837976 |
| Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo | 967604.2 | 948155 |
| Región de Coquimbo | 652691.3 | 693211 |
| Región de La Araucanía | 563733.0 | 609484 |
| Región de Los Lagos | 675912.4 | 735200 |
| Región de Los Ríos | 657513.9 | 679825 |
| Región de Magallanes y de la Antártica Chilena | 1067639.9 | 1082958 |
| Región de Ñuble | 536982.2 | 559368 |
| Región de Tarapacá | 905914.3 | 925396 |
| Región de Valparaíso | 771366.7 | 775964 |
| Región del Biobío | 691263.4 | 722494 |
| Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins | 707819.6 | 723921 |
| Región del Maule | 656891.5 | 676096 |
| Región Metropolitana de Santiago | 1222056.5 | 1161517 |
p <- plot_ly(tabla_unida, width = 1200, x = ~
region, y = ~promedio) %>%
add_lines()
p <- p %>% add_trace(y = ~ingreso_autonomo, name = 'ingreso autonomo oficial', mode = 'markers')
p 2.2.4 Ingreso del subsidio monetario: ysubh
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_20) {
casen_fh <- filter(casen2020, casen2020$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ysubh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
promedio = mean(rr$ysubh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_ing_aut <- read_xlsx("subsidios_monetarios_oficial_2020.xlsx")
names(tabla_ing_aut)[3] <- "region"
names(tabla_ing_aut)[1] <- "region_c"
tabla_unida = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_unida <- tabla_unida[,-c(3)]
kbl(tabla_unida) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "300px")| region | promedio | Subsidios monetarios |
|---|---|---|
| Región de Antofagasta | 41288.96 | 40778.06 |
| Región de Arica y Parinacota | 58303.43 | 57346.83 |
| Región de Atacama | 53926.23 | 53825.15 |
| Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo | 50612.77 | 50549.10 |
| Región de Coquimbo | 62351.79 | 58729.66 |
| Región de La Araucanía | 80434.04 | 77115.20 |
| Región de Los Lagos | 70241.05 | 64956.55 |
| Región de Los Ríos | 71363.66 | 71456.45 |
| Región de Magallanes y de la Antártica Chilena | 43825.70 | 43936.34 |
| Región de Ñuble | 74955.39 | 75234.80 |
| Región de Tarapacá | 46597.95 | 44113.69 |
| Región de Valparaíso | 56153.71 | 54399.97 |
| Región del Biobío | 63475.73 | 61586.01 |
| Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins | 60012.31 | 59173.73 |
| Región del Maule | 69962.72 | 67472.14 |
| Región Metropolitana de Santiago | 42914.86 | 43006.41 |
p <- plot_ly(tabla_unida, width = 1200, x = ~
region, y = ~promedio) %>%
add_lines()
p <- p %>% add_trace(y = ~`Subsidios monetarios`, name = 'ingreso del subsidio monetarios oficial', mode = 'markers')
p 2.2.5 Ingreso monetario: ymonecorh
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_20) {
casen_fh <- filter(casen2020, casen2020$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ymonecorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
promedio = mean(rr$ymonecorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_ing_aut <- read_xlsx("ingreso_monetario_oficial_2020.xlsx")
names(tabla_ing_aut)[3] <- "region"
names(tabla_ing_aut)[1] <- "region_c"
tabla_unida = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_unida <- tabla_unida[,-c(3)]
kbl(tabla_unida) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "300px")| region | promedio | Ingreso monetario |
|---|---|---|
| Región de Antofagasta | 1074851.4 | 1110884.1 |
| Región de Arica y Parinacota | 788127.3 | 780099.2 |
| Región de Atacama | 889877.3 | 891801.2 |
| Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo | 1018217.0 | 998704.5 |
| Región de Coquimbo | 715043.1 | 751940.8 |
| Región de La Araucanía | 644167.1 | 686598.9 |
| Región de Los Lagos | 746153.4 | 800156.2 |
| Región de Los Ríos | 728877.5 | 751281.1 |
| Región de Magallanes y de la Antártica Chilena | 1111465.6 | 1126894.2 |
| Región de Ñuble | 611937.6 | 634603.0 |
| Región de Tarapacá | 952512.3 | 969509.3 |
| Región de Valparaíso | 827520.4 | 830363.7 |
| Región del Biobío | 754739.2 | 784080.2 |
| Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins | 767831.9 | 783094.9 |
| Región del Maule | 726854.2 | 743567.7 |
| Región Metropolitana de Santiago | 1264971.3 | 1204523.7 |
p <- plot_ly(tabla_unida, width = 1200, x = ~
region, y = ~promedio) %>%
add_lines()
p <- p %>% add_trace(y = ~`Ingreso monetario`, name = 'ingreso monetario oficial', mode = 'markers')
p La coincidencia es prácticamente total. Realizareamos la comparación con otro año y otra variable:
3 Otra comprobación
Compararemos nuestros cálculos para otro año con los datos oficiales la variable: ytrabajocorh 2017
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_17) {
casen_fh <- filter(casen2017, casen2017$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ytrabajocorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
promedio_2017 = mean(rr$ytrabajocorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_ing_aut <- read_xlsx("ingreso_del_trabajo_oficial_2017.xlsx")
names(tabla_ing_aut)[3] <- "region"
names(tabla_ing_aut)[1] <- "region_c"
tabla_2017 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2017 <- tabla_2017[,-c(3)]
kbl(tabla_2017) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "300px")| region | promedio_2017 | Ingreso del trabajo 2017 |
|---|---|---|
| Región de Antofagasta | 932541.0 | 974641.4 |
| Región de Arica y Parinacota | 600641.8 | 584868.1 |
| Región de Atacama | 685371.7 | 725666.9 |
| Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo | 896174.9 | NA |
| Región de Coquimbo | 496064.1 | 543329.2 |
| Región de La Araucanía | 494977.9 | 526971.2 |
| Región de Los Lagos | 603038.6 | 616955.3 |
| Región de Los Ríos | 558418.5 | 572722.4 |
| Región de Magallanes y de la Antártica Chilena | 991709.9 | 951359.1 |
| Región de Ñuble | 436229.9 | 450966.8 |
| Región de Tarapacá | 798910.2 | 773927.6 |
| Región de Valparaíso | 638730.9 | 650047.1 |
| Región del Biobío | 526766.1 | 567735.6 |
| Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins | 525606.8 | NA |
| Región del Maule | 509444.0 | 531345.3 |
| Región Metropolitana de Santiago | 1110214.6 | 1029813.4 |
p <- plot_ly(tabla_2017, width = 1200, x = ~
region, y = ~promedio_2017) %>%
add_lines()
p <- p %>% add_trace(y = ~`Ingreso del trabajo 2017`, name = 'ingreso del trabajo 2017 oficial', mode = 'markers')
p 4 Generalización
4.1 ytrabajocorh 2009-2020
datos_oficiales <- read_xlsx("ingresos_oficiales_2006-2020.xlsx")
datos_oficiales <- cbind(datos_oficiales[,c(9,10)],mutate_if(datos_oficiales[,2:8], is.character, as.numeric))
datos_oficiales <- filter(datos_oficiales, grepl("trabajo", ingreso) )
#### 2020
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_20) {
casen_fh <- filter(casen2020, casen2020$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ytrabajocorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2020 = mean(rr$ytrabajocorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2020")]
tabla_2020 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2020 <- tabla_2020[,-c(3)]
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_17) {
casen_fh <- filter(casen2017, casen2017$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ytrabajocorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2017 = mean(rr$ytrabajocorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2017")]
tabla_2017 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2017 <- tabla_2017[,-c(3)]
#### 2015
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_15) {
casen_fh <- filter(casen2015, casen2015$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio.x","ytrabajoCorh")]
casen_fh$folio.x <- as.character(casen_fh$folio.x)
tabla <- table(casen_fh$folio.x)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio.x","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio.x", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio.x ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2015 = mean(rr$ytrabajoCorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2015")]
tabla_2015 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2015 <- tabla_2015[,-c(3)]
tabla_2015$calculado_2015 <- as.numeric(tabla_2015$calculado_2015)
tabla_2015$region[tabla_2015$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
#### 2013
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_13) {
casen_fh <- filter(casen2013, casen2013$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ytrabajoCorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2013 = mean(rr$ytrabajoCorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2013")]
tabla_2013 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2013 <- tabla_2013[,-c(3)]
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "I. Tarapaca"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "II. Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "III. Atacama"] <- "Región de Atacama"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IV. Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IX. La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "V. Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VI. O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VII. Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VIII. Biobío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "X. Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XI. Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XII. Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XIV. Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XV. Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2013$calculado_2013 <- as.numeric(tabla_2013$calculado_2013)
#### 2011
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_11) {
casen_fh <- filter(casen2011, casen2011$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ytrabhaj")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2011 = mean(rr$ytrabhaj)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2011")]
tabla_2011 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2011 <- tabla_2011[,-c(3)]
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Bio Bio"] <- "Región del Biobío"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Copiapó"] <- "Región de Atacama"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2011$calculado_2011 <- as.numeric(tabla_2011$calculado_2011)
#### 2009
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_09) {
casen_fh <- filter(casen2009, casen2009$REGION == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("REGION","FOLIO","YTRABHAJ")]
casen_fh$FOLIO <- as.character(casen_fh$FOLIO)
tabla <- table(casen_fh$FOLIO)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("FOLIO","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "FOLIO", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$FOLIO ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2009 = mean(rr$YTRABHAJ)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2009")]
tabla_2009 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2009 <- tabla_2009[,-c(3)]
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Atacama"] <- "Región de Atacama"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Bío Bío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Libertador Bernardo O´Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Rios"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Magallanes Y La Antártica Chilena"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Región Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2009$calculado_2009 <- as.numeric(tabla_2009$calculado_2009)
tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"ingresos = merge(x = tabla_2017, y = tabla_2020, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2015, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2013, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2011, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2009, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_f = merge( x = ingresos, y = datos_oficiales, by = "region" , all.x = T)
tabla_f <- tabla_f[,c(8,1:7,9:15)]
tabla_f$por_09_11 <- 100-100*tabla_f$calculado_2009/tabla_f$calculado_2011
tabla_f$por_11_13 <- 100-100*tabla_f$calculado_2011/tabla_f$calculado_2013
tabla_f$por_13_15 <- 100- 100*tabla_f$calculado_2013/tabla_f$calculado_2015
tabla_f$por_15_17 <- 100-100*tabla_f$calculado_2015/tabla_f$calculado_2017
tabla_f$por_17_20 <- 100-100*tabla_f$calculado_2017/tabla_f$calculado_2020
# tabla_f <- tabla_f[,c(1,2,3,16,4,17,5,18,6,19,7,20,8:15)]
tabla_f <- tabla_f[,c(1,2,3,4,16,4,5,17,5,6,18,6,7,19,7,8,20,9:15)]
datatable(tabla_f, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='csv',
filename = 'hitStats'),
list(extend='excel',
filename = 'hitStats'),
list(extend='pdf',
filename= 'hitStats')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))p <- plot_ly(tabla_f, width = 1200, x = ~region, y = ~calculado_2009, name = 'calculado 2009', mode = 'markers') %>% add_lines()
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2011, name = 'calculado 2011', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2013, name = 'calculado 2013', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2015, name = 'calculado 2015', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2017, name = 'calculado 2017', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2020, name = 'calculado 2020', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2009`, name = 'Oficial 2009', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2011`, name = 'Oficial 2011', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2013`, name = 'Oficial 2013', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2015`, name = 'Oficial 2015', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2017`, name = 'Oficial 2017', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2020`, name = 'Oficial 2020', mode = 'markers')
p4.2 yautcorh 2009-2020
datos_oficiales <- read_xlsx("ingresos_oficiales_2006-2020.xlsx")
datos_oficiales <- cbind(datos_oficiales[,c(9,10)],mutate_if(datos_oficiales[,2:8], is.character, as.numeric))
datos_oficiales <- filter(datos_oficiales, grepl("autonomo", ingreso) )
#### 2020
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_20) {
casen_fh <- filter(casen2020, casen2020$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","yautcorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2020 = mean(rr$yautcorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2020")]
tabla_2020 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2020 <- tabla_2020[,-c(3)]
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_17) {
casen_fh <- filter(casen2017, casen2017$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","yautcorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2017 = mean(rr$yautcorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2017")]
tabla_2017 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2017 <- tabla_2017[,-c(3)]
#### 2015
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_15) {
casen_fh <- filter(casen2015, casen2015$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio.x","yautcorh")]
casen_fh$folio.x <- as.character(casen_fh$folio.x)
tabla <- table(casen_fh$folio.x)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio.x","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio.x", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio.x ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2015 = mean(rr$yautcorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2015")]
tabla_2015 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2015 <- tabla_2015[,-c(3)]
tabla_2015$calculado_2015 <- as.numeric(tabla_2015$calculado_2015)
tabla_2015$region[tabla_2015$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
#### 2013
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_13) {
casen_fh <- filter(casen2013, casen2013$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","yautcorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2013 = mean(rr$yautcorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2013")]
tabla_2013 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2013 <- tabla_2013[,-c(3)]
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "I. Tarapaca"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "II. Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "III. Atacama"] <- "Región de Atacama"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IV. Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IX. La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "V. Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VI. O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VII. Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VIII. Biobío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "X. Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XI. Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XII. Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XIV. Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XV. Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2013$calculado_2013 <- as.numeric(tabla_2013$calculado_2013)
#### 2011
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_11) {
casen_fh <- filter(casen2011, casen2011$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","yauthaj")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2011 = mean(rr$yauthaj)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2011")]
tabla_2011 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2011 <- tabla_2011[,-c(3)]
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Bio Bio"] <- "Región del Biobío"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Copiapó"] <- "Región de Atacama"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2011$calculado_2011 <- as.numeric(tabla_2011$calculado_2011)
#### 2009
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_09) {
casen_fh <- filter(casen2009, casen2009$REGION == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("REGION","FOLIO","YAUTHAJ")]
casen_fh$FOLIO <- as.character(casen_fh$FOLIO)
tabla <- table(casen_fh$FOLIO)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("FOLIO","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "FOLIO", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$FOLIO ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2009 = mean(rr$YAUTHAJ)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2009")]
tabla_2009 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2009 <- tabla_2009[,-c(3)]
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Atacama"] <- "Región de Atacama"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Bío Bío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Libertador Bernardo O´Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Rios"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Magallanes Y La Antártica Chilena"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Región Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2009$calculado_2009 <- as.numeric(tabla_2009$calculado_2009)
tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"ingresos = merge(x = tabla_2017, y = tabla_2020, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2015, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2013, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2011, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2009, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_f = merge( x = ingresos, y = datos_oficiales, by = "region" , all.x = T)
tabla_f <- tabla_f[,c(8,1:7,9:15)]
tabla_f$por_09_11 <- 100-100*tabla_f$calculado_2009/tabla_f$calculado_2011
tabla_f$por_11_13 <- 100-100*tabla_f$calculado_2011/tabla_f$calculado_2013
tabla_f$por_13_15 <- 100-100*tabla_f$calculado_2013/tabla_f$calculado_2015
tabla_f$por_15_17 <- 100- 100*tabla_f$calculado_2015/tabla_f$calculado_2017
tabla_f$por_17_20 <- 100-100*tabla_f$calculado_2017/tabla_f$calculado_2020
tabla_f <- tabla_f[,c(1,2,3,4,16,4,5,17,5,6,18,6,7,19,7,8,20,9:15)]
datatable(tabla_f, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='csv',
filename = 'hitStats'),
list(extend='excel',
filename = 'hitStats'),
list(extend='pdf',
filename= 'hitStats')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))p <- plot_ly(tabla_f, width = 1200, x = ~region, y = ~calculado_2009, name = 'calculado 2009', mode = 'markers') %>% add_lines()
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2011, name = 'calculado 2011', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2013, name = 'calculado 2013', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2015, name = 'calculado 2015', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2017, name = 'calculado 2017', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2020, name = 'calculado 2020', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2009`, name = 'Oficial 2009', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2011`, name = 'Oficial 2011', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2013`, name = 'Oficial 2013', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2015`, name = 'Oficial 2015', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2017`, name = 'Oficial 2017', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2020`, name = 'Oficial 2020', mode = 'markers')
p4.3 ymonecorh 2009-2020
datos_oficiales <- read_xlsx("ingresos_oficiales_2006-2020.xlsx")
datos_oficiales <- cbind(datos_oficiales[,c(9,10)],mutate_if(datos_oficiales[,2:8], is.character, as.numeric))
datos_oficiales <- filter(datos_oficiales, grepl("ing_mone", ingreso) )
#### 2020
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_20) {
casen_fh <- filter(casen2020, casen2020$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ymonecorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2020 = mean(rr$ymonecorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2020")]
tabla_2020 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2020 <- tabla_2020[,-c(3)]
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_17) {
casen_fh <- filter(casen2017, casen2017$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ymonecorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2017 = mean(rr$ymonecorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2017")]
tabla_2017 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2017 <- tabla_2017[,-c(3)]
#### 2015
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_15) {
casen_fh <- filter(casen2015, casen2015$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio.x","ymoneCorh")]
casen_fh$folio.x <- as.character(casen_fh$folio.x)
tabla <- table(casen_fh$folio.x)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio.x","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio.x", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio.x ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2015 = mean(rr$ymoneCorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2015")]
tabla_2015 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2015 <- tabla_2015[,-c(3)]
tabla_2015$calculado_2015 <- as.numeric(tabla_2015$calculado_2015)
tabla_2015$region[tabla_2015$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
#### 2013
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_13) {
casen_fh <- filter(casen2013, casen2013$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ymoneCorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2013 = mean(rr$ymoneCorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2013")]
tabla_2013 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2013 <- tabla_2013[,-c(3)]
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "I. Tarapaca"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "II. Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
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tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IV. Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IX. La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
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tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VII. Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VIII. Biobío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "X. Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XI. Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
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tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XV. Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2013$calculado_2013 <- as.numeric(tabla_2013$calculado_2013)
#### 2011
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_11) {
casen_fh <- filter(casen2011, casen2011$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ymonehaj")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2011 = mean(rr$ymonehaj)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2011")]
tabla_2011 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2011 <- tabla_2011[,-c(3)]
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Bio Bio"] <- "Región del Biobío"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Copiapó"] <- "Región de Atacama"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2011$calculado_2011 <- as.numeric(tabla_2011$calculado_2011)
#### 2009
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_09) {
casen_fh <- filter(casen2009, casen2009$REGION == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("REGION","FOLIO","YMONEHAJ")]
casen_fh$FOLIO <- as.character(casen_fh$FOLIO)
tabla <- table(casen_fh$FOLIO)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("FOLIO","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "FOLIO", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$FOLIO ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2009 = mean(rr$YMONEHAJ)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2009")]
tabla_2009 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2009 <- tabla_2009[,-c(3)]
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
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tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Atacama"] <- "Región de Atacama"
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tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Bío Bío"] <- "Región del Biobío"
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tabla_2009$region[tabla_2009$region == "La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Libertador Bernardo O´Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
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tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2009$calculado_2009 <- as.numeric(tabla_2009$calculado_2009)
tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"ingresos = merge(x = tabla_2017, y = tabla_2020, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2015, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2013, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2011, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2009, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_f = merge( x = ingresos, y = datos_oficiales, by = "region" , all.x = T)
tabla_f <- tabla_f[,c(8,1:7,9:15)]
tabla_f$por_09_11 <- 100-100*tabla_f$calculado_2009/tabla_f$calculado_2011
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tabla_f$por_15_17 <- 100- 100*tabla_f$calculado_2015/tabla_f$calculado_2017
tabla_f$por_17_20 <- 100- 100*tabla_f$calculado_2017/tabla_f$calculado_2020
tabla_f <- tabla_f[,c(1,2,3,4,16,4,5,17,5,6,18,6,7,19,7,8,20,9:15)]
datatable(tabla_f, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
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buttons = list(
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list(extend='pdf',
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text = 'Download')), scrollX = TRUE))p <- plot_ly(tabla_f, width = 1200, x = ~region, y = ~calculado_2009, name = 'calculado 2009', mode = 'markers') %>% add_lines()
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2011, name = 'calculado 2011', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2013, name = 'calculado 2013', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2015, name = 'calculado 2015', mode = 'markers')
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p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2020, name = 'calculado 2020', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2009`, name = 'Oficial 2009', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2011`, name = 'Oficial 2011', mode = 'markers')
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p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2015`, name = 'Oficial 2015', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2017`, name = 'Oficial 2017', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2020`, name = 'Oficial 2020', mode = 'markers')
p4.4 ysubh 2009-2020
datos_oficiales <- read_xlsx("ingresos_oficiales_2006-2020.xlsx")
datos_oficiales <- cbind(datos_oficiales[,c(9,10)],mutate_if(datos_oficiales[,2:8], is.character, as.numeric))
datos_oficiales <- filter(datos_oficiales, grepl("sub_mone", ingreso) )
#### 2020
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_20) {
casen_fh <- filter(casen2020, casen2020$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ysubh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
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tabla_reg <- data.frame(
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calculado_2020 = mean(rr$ysubh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2020")]
tabla_2020 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2020 <- tabla_2020[,-c(3)]
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_17) {
casen_fh <- filter(casen2017, casen2017$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ysubh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2017 = mean(rr$ysubh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2017")]
tabla_2017 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2017 <- tabla_2017[,-c(3)]
#### 2015
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_15) {
casen_fh <- filter(casen2015, casen2015$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio.x","ysubh")]
casen_fh$folio.x <- as.character(casen_fh$folio.x)
tabla <- table(casen_fh$folio.x)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio.x","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio.x", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio.x ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2015 = mean(rr$ysubh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2015")]
tabla_2015 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2015 <- tabla_2015[,-c(3)]
tabla_2015$calculado_2015 <- as.numeric(tabla_2015$calculado_2015)
tabla_2015$region[tabla_2015$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
#### 2013
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_13) {
casen_fh <- filter(casen2013, casen2013$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ysubh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2013 = mean(rr$ysubh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2013")]
tabla_2013 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2013 <- tabla_2013[,-c(3)]
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "I. Tarapaca"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "II. Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "III. Atacama"] <- "Región de Atacama"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IV. Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IX. La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "V. Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VI. O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VII. Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VIII. Biobío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "X. Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XI. Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XII. Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XIV. Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XV. Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2013$calculado_2013 <- as.numeric(tabla_2013$calculado_2013)
#### 2011
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_11) {
casen_fh <- filter(casen2011, casen2011$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ysubhaj")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2011 = mean(rr$ysubhaj)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2011")]
tabla_2011 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2011 <- tabla_2011[,-c(3)]
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Bio Bio"] <- "Región del Biobío"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Copiapó"] <- "Región de Atacama"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2011$calculado_2011 <- as.numeric(tabla_2011$calculado_2011)
#### 2009
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_09) {
casen_fh <- filter(casen2009, casen2009$REGION == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("REGION","FOLIO","YSUBHAJ")]
casen_fh$FOLIO <- as.character(casen_fh$FOLIO)
tabla <- table(casen_fh$FOLIO)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("FOLIO","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "FOLIO", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$FOLIO ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2009 = mean(rr$YSUBHAJ)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2009")]
tabla_2009 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2009 <- tabla_2009[,-c(3)]
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Atacama"] <- "Región de Atacama"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Bío Bío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Libertador Bernardo O´Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Rios"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Magallanes Y La Antártica Chilena"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Región Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2009$calculado_2009 <- as.numeric(tabla_2009$calculado_2009)
tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"ingresos = merge(x = tabla_2017, y = tabla_2020, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2015, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2013, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2011, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2009, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_f = merge( x = ingresos, y = datos_oficiales, by = "region" , all.x = T)
tabla_f <- tabla_f[,c(8,1:7,9:15)]
tabla_f$por_09_11 <- 100-100*tabla_f$calculado_2009/tabla_f$calculado_2011
tabla_f$por_11_13 <- 100-100*tabla_f$calculado_2011/tabla_f$calculado_2013
tabla_f$por_13_15 <- 100-100*tabla_f$calculado_2013/tabla_f$calculado_2015
tabla_f$por_15_17 <- 100-100*tabla_f$calculado_2015/tabla_f$calculado_2017
tabla_f$por_17_20 <- 100-100*tabla_f$calculado_2017/tabla_f$calculado_2020
tabla_f <- tabla_f[,c(1,2,3,4,16,4,5,17,5,6,18,6,7,19,7,8,20,9:15)]
datatable(tabla_f, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='csv',
filename = 'hitStats'),
list(extend='excel',
filename = 'hitStats'),
list(extend='pdf',
filename= 'hitStats')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))p <- plot_ly(tabla_f, width = 1200, x = ~region, y = ~calculado_2009, name = 'calculado 2009', mode = 'markers') %>% add_lines()
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2011, name = 'calculado 2011', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2013, name = 'calculado 2013', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2015, name = 'calculado 2015', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2017, name = 'calculado 2017', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2020, name = 'calculado 2020', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2009`, name = 'Oficial 2009', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2011`, name = 'Oficial 2011', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2013`, name = 'Oficial 2013', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2015`, name = 'Oficial 2015', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2017`, name = 'Oficial 2017', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2020`, name = 'Oficial 2020', mode = 'markers')
p4.5 ymonecorh 2009-2020
datos_oficiales <- read_xlsx("ingresos_oficiales_2006-2020.xlsx")
datos_oficiales <- cbind(datos_oficiales[,c(9,10)],mutate_if(datos_oficiales[,2:8], is.character, as.numeric))
datos_oficiales <- filter(datos_oficiales, grepl("ing_mone", ingreso) )
#### 2020
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_20) {
casen_fh <- filter(casen2020, casen2020$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ymonecorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2020 = mean(rr$ymonecorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2020")]
tabla_2020 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2020 <- tabla_2020[,-c(3)]
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_17) {
casen_fh <- filter(casen2017, casen2017$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ymonecorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2017 = mean(rr$ymonecorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2017")]
tabla_2017 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2017 <- tabla_2017[,-c(3)]
#### 2015
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_15) {
casen_fh <- filter(casen2015, casen2015$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio.x","ymoneCorh")]
casen_fh$folio.x <- as.character(casen_fh$folio.x)
tabla <- table(casen_fh$folio.x)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio.x","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio.x", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio.x ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2015 = mean(rr$ymoneCorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2015")]
tabla_2015 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2015 <- tabla_2015[,-c(3)]
tabla_2015$calculado_2015 <- as.numeric(tabla_2015$calculado_2015)
tabla_2015$region[tabla_2015$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
#### 2013
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_13) {
casen_fh <- filter(casen2013, casen2013$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ymoneCorh")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2013 = mean(rr$ymoneCorh)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2013")]
tabla_2013 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2013 <- tabla_2013[,-c(3)]
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "I. Tarapaca"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "II. Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "III. Atacama"] <- "Región de Atacama"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IV. Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "IX. La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "V. Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VI. O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VII. Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "VIII. Biobío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "X. Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XI. Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XII. Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XIV. Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2013$region[tabla_2013$region == "XV. Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2013$calculado_2013 <- as.numeric(tabla_2013$calculado_2013)
#### 2011
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_11) {
casen_fh <- filter(casen2011, casen2011$region == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("region","folio","ymonehaj")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
tabla <- table(casen_fh$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2011 = mean(rr$ymonehaj)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2011")]
tabla_2011 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2011 <- tabla_2011[,-c(3)]
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Bio Bio"] <- "Región del Biobío"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Copiapó"] <- "Región de Atacama"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Los Ríos"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Magallanes"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "O Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2011$region[tabla_2011$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2011$calculado_2011 <- as.numeric(tabla_2011$calculado_2011)
#### 2009
tabla_prom_reg <- data.frame()
for (i in reg_09) {
casen_fh <- filter(casen2009, casen2009$REGION == i)
casen_fh <- casen_fh[,c("REGION","FOLIO","YMONEHAJ")]
casen_fh$FOLIO <- as.character(casen_fh$FOLIO)
tabla <- table(casen_fh$FOLIO)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("FOLIO","freq_folio")
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "FOLIO", all.x = T)
repetidos2 <- repetidos2[,c(2,1,4,3)]
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$FOLIO ), ]
tabla_reg <- data.frame(
region = i,
calculado_2009 = mean(rr$YMONEHAJ)
)
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg, tabla_reg)
}
tabla_prom_reg <- rbind(tabla_prom_reg,c("Región de Ñuble",NA))
tabla_ing_aut <- datos_oficiales[,c("region","publicado_2009")]
tabla_2009 = merge(x = tabla_prom_reg, y = tabla_ing_aut, by = "region", all.x = T)
tabla_2009 <- tabla_2009[,-c(3)]
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Antofagasta"] <- "Región de Antofagasta"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Arica y Parinacota"] <- "Región de Arica y Parinacota"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Atacama"] <- "Región de Atacama"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Aysén"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Bío Bío"] <- "Región del Biobío"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Coquimbo"] <- "Región de Coquimbo"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "La Araucanía"] <- "Región de La Araucanía"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Libertador Bernardo O´Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Lagos"] <- "Región de Los Lagos"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Los Rios"] <- "Región de Los Ríos"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Magallanes Y La Antártica Chilena"] <- "Región de Magallanes y de la Antártica Chilena"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Maule"] <- "Región del Maule"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Región Metropolitana"] <- "Región Metropolitana de Santiago"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Tarapacá"] <- "Región de Tarapacá"
tabla_2009$region[tabla_2009$region == "Valparaíso"] <- "Región de Valparaíso"
tabla_2009$calculado_2009 <- as.numeric(tabla_2009$calculado_2009)
tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2017$region[tabla_2017$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
tabla_2020$region[tabla_2020$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"ingresos = merge(x = tabla_2017, y = tabla_2020, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2015, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2013, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2011, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
ingresos = merge(x = tabla_2009, y = ingresos, by = "region", all.x = T)
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región de Ayséndel Gral. Carlos Ibáñez del Campo"] <- "Región de Aysén del Gral. Carlos Ibáñez del Campo"
datos_oficiales$region[datos_oficiales$region == "Región del Libertador Gral. Bernardo O’Higgins"] <- "Región del Libertador Gral. Bernardo O'Higgins"
tabla_f = merge( x = ingresos, y = datos_oficiales, by = "region" , all.x = T)
tabla_f <- tabla_f[,c(8,1:7,9:15)]
tabla_f$por_09_11 <- 100-100*tabla_f$calculado_2009/tabla_f$calculado_2011
tabla_f$por_11_13 <- 100-100*tabla_f$calculado_2011/tabla_f$calculado_2013
tabla_f$por_13_15 <- 100-100*tabla_f$calculado_2013/tabla_f$calculado_2015
tabla_f$por_15_17 <- 100-100*tabla_f$calculado_2015/tabla_f$calculado_2017
tabla_f$por_17_20 <- 100-100*tabla_f$calculado_2017/tabla_f$calculado_2020
tabla_f <- tabla_f[,c(1,2,3,4,16,4,5,17,5,6,18,6,7,19,7,8,20,9:15)]
datatable(tabla_f, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='csv',
filename = 'hitStats'),
list(extend='excel',
filename = 'hitStats'),
list(extend='pdf',
filename= 'hitStats')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))p <- plot_ly(tabla_f, width = 1200, x = ~region, y = ~calculado_2009, name = 'calculado 2009', mode = 'markers') %>% add_lines()
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2011, name = 'calculado 2011', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2013, name = 'calculado 2013', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2015, name = 'calculado 2015', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2017, name = 'calculado 2017', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculado_2020, name = 'calculado 2020', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2009`, name = 'Oficial 2009', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2011`, name = 'Oficial 2011', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2013`, name = 'Oficial 2013', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2015`, name = 'Oficial 2015', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2017`, name = 'Oficial 2017', mode = 'markers')
p <- p %>% add_trace(y = ~`publicado_2020`, name = 'Oficial 2020', mode = 'markers')
p5 El ingreso autónomo per cápita del hogar
5.1 Ingreso autónomo percápita del hogar, CASEN 2011 ($ de noviembre de 2011)
Hasta el momento hemos calculado el ingreso de los hogares. Vamos a añadir un grado de complejidad más al calcular peste valor per cápita. Obtenemos valore para todo Chile y lLlegamos a la conclusión de que no es necesario la expansión.
Ingreso autónomo per cápita del hogar promedio de los hogares: valor correspondiente a la suma de los ingresos autónomos per cápita de todos los hogares, dividido por el total de hogares.
El ingreso autónomo se define como todos los pagos que recibe el hogar, provenientes tanto del trabajo como de la propiedad de los activos. Estos incluyen sueldos y salarios (monetarios y en especies), ganancias provenientes del trabajo independiente, la auto provisión de bienes producidos por el hogar, rentas, intereses, jubilaciones, pensiones, montepíos y transferencias corrientes entre privados.
El ingreso autónomo per cápita del hogar es la suma de los ingresos autónomos de todos los miembros del hogar, dividido por el número de integrantes del hogar, excluido el servicio doméstico puertas adentro.
folio: Identificación del hogar.
5.1.1 Hacemos un subset con la region metropolitana
casen2011_rm <- filter(casen2011, casen2011$region == "Metropolitana")
tabla <- table(casen2011_rm$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
head(tabla,10)## folio freq_folio
## 1 131011001011 1
## 2 131011001041 1
## 3 131011001061 1
## 4 131011001121 1
## 5 131011001131 1
## 6 131011001161 1
## 7 131011001191 3
## 8 131011001201 1
## 9 131011001211 1
## 10 131011001221 2casen_fh <- casen2011_rm[,c("comuna","folio","yauthaj","expc_full","numper")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio), ]
head(rr,10)## folio comuna yauthaj expc_full numper freq_folio
## 1 131011001011 Santiago 1653583 94 1 1
## 2 131011001041 Santiago 560401 94 1 1
## 3 131011001061 Santiago 1044093 94 1 1
## 4 131011001121 Santiago 1430074 94 1 1
## 5 131011001131 Santiago 444180 94 1 1
## 6 131011001161 Santiago 613347 94 1 1
## 7 131011001191 Santiago 1235752 94 3 3
## 10 131011001201 Santiago 1674543 94 1 1
## 11 131011001211 Santiago 295815 94 1 1
## 12 131011001221 Santiago 3461482 94 2 2Aca vamos a calcular promedios de personas por hogar:
rr$ing_per_h <- rr$yauthaj/rr$freq_folio
aaa <- aggregate(rr$ing_per_h, list(rr$comuna), FUN=mean)
names(aaa)[1]<-c("Comuna")
aaa$`mean.rr$ing_per_h` <- as.numeric(aaa$`mean.rr$ing_per_h`)
names(aaa)[2]<-c("calculo_propio")
write_xlsx(aaa, "aaaa.xlsx")
bbb <- read.csv2("ing_aut_percap_del_hogar_casen2011.csv")
bbb$`iaph` <- as.numeric(bbb$`iaph`)
names(bbb)[1] <- "Comuna"
ccc <- merge(x = aaa, y = bbb, by = "Comuna", all.x = TRUE)
p <- plot_ly(ccc, width = 1200, x = ~Comuna, y = ~calculo_propio) %>%
add_lines()
p <- p %>% add_trace(y = ~iaph, name = 'iaph', mode = 'markers')
p6 Análisis de los ingresos por persona por comuna 2017 2020
Si llegamos a tal nivel de sofisticación con el percápita y las variables calculadas coinciden con las publicadas sobre varios años, aunque no exista publicacion oficial con la cual comparar a nivel de personas, nuestras estimaciones deberán estar ok.
Vamos a estimar a nivel porcentual la variación del ingreso total personal entre el 2017 y el 2020 por comuna.
6.1 Ingresos ytotcor
Promedio ingreso total 2017 -2020
salida_001 = aggregate(casen2017[,c("ytotcor")],by = list(PAISES = casen2017$comuna), FUN = mean)
names(salida_001)[1]<-c("comunas")
names(salida_001)[2]<-c("promedios totales 2017")
# head(salida_001,10)
salida_002 = aggregate(casen2020[,c("ytotcor")],by = list(PAISES = casen2020$comuna), FUN = mean)
names(salida_002)[1]<-c("comunas")
names(salida_002)[2]<-c("promedios totales 2020")
# head(salida_002,10)
union_003 <- merge(salida_001,salida_002, by="comunas", all.x = TRUE)
union_003$difer_por <- (100-100*union_003$`promedios totales 2017`/union_003$`promedios totales 2020`)
datatable(union_003, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='csv',
filename = 'hitStats'),
list(extend='excel',
filename = 'hitStats'),
list(extend='pdf',
filename= 'hitStats')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))6.2 Promedio ingreso autonomo
fu_ingresos <- function(n){
# n <- 3
ningreso<-switch(n,"yauthaj","yautcorh","yautcorh","yautcorh","yautcorh")
nfolio<-switch(n,"folio","folio","folio.x","folio","folio")
nregion<-switch(n,"Metropolitana","Metropolitana","Región Metropolitana de Santiago","Región Metropolitana de Santiago","Región Metropolitana de Santiago")
expan<-switch(n,"expc_full","expc","expc_todas","expc","expc")
xx<-switch(n,"2011","2013","2015","2017","2020")
tanios <<- xx
switch (n,
# case = tabla_casen <- casen2009,
case = tabla_casen <- casen2011,
case = tabla_casen <- casen2013,
case = tabla_casen <- casen2015,
case = tabla_casen <- casen2017,
case = tabla_casen <- casen2020
)
casen2011_rm <- filter(tabla_casen, tabla_casen$region == nregion)
tabla <- table(casen2011_rm[,c(nfolio)])
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
casen_fh <- casen2011_rm[,c("comuna",nfolio,ningreso,expan)]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio), ]
rr$ing_per_h <- rr[,c(ningreso)]/rr$freq_folio
aaa <- aggregate(rr$ing_per_h, list(rr$comuna), FUN=mean)
names(aaa)[1]<-c("Comuna")
aaa$`mean.rr$ing_per_h` <- as.numeric(aaa$`mean.rr$ing_per_h`)
names(aaa)[2]<-c("calculo_propio")
write_xlsx(aaa, "aaaa.xlsx")
aaa$año <- xx
aaaa <<- aaa
}
for (n in 1:5) {
fu_ingresos(n)
assign(paste0("per","_",tanios),aaaa)
}tabla_percapita <- cbind(per_2011[,1:2],per_2013[,2],per_2015[,2],per_2017[,2],per_2020[,2])
colnames(tabla_percapita) <- c("Comuna","calculo_2011","calculo_2013","calculo_2015","calculo_2017","calculo_2020")
tabla_percapita <- mutate_if(tabla_percapita, is.numeric, round,1)
codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/codigos_comunales_2011-2017.rds")
# codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/codigos_comunales_2011-2017.rds")
names(codigos_comunales)[1] <- "Código"
names(codigos_comunales)[2] <- "Comuna"
tabla_percapita = merge( x = tabla_percapita, y = codigos_comunales, by = "Comuna", all.x = TRUE)
tabla_percapita <- tabla_percapita[,c(1,7,2,3,4,5,6)]
datatable(tabla_percapita, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='csv',
filename = 'promedio_percapita_ingreso_autonomo_2011-2020'),
list(extend='excel',
filename = 'promedio_percapita_ingreso_autonomo_2011-2020'),
list(extend='pdf',
filename= 'promedio_percapita_ingreso_autonomo_2011-2020')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))p <- plot_ly(tabla_percapita, width = 1200, x = ~Comuna, y = ~calculo_2011, name = 'calculado_2011', mode = 'markers') %>% add_lines()
p <- p %>% add_lines(y = ~calculo_2013, name = 'calculado_2011', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculo_2015, name = 'calculado_2015', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculo_2017, name = 'calculado_2017', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculo_2020, name = 'calculado_2020', mode = 'markers')
p6.3 Promedio ingreso total
fu_ingresos <- function(n){
# n <- 3
ningreso<-switch(n,"ytothaj","ytotcorh","ytotcorh","ytotcorh","ytotcorh")
nfolio<-switch(n,"folio","folio","folio.x","folio","folio")
nregion<-switch(n,"Metropolitana","Metropolitana","Región Metropolitana de Santiago","Región Metropolitana de Santiago","Región Metropolitana de Santiago")
expan<-switch(n,"expc_full","expc","expc_todas","expc","expc")
xx<-switch(n,"2011","2013","2015","2017","2020")
tanios <<- xx
switch (n,
# case = tabla_casen <- casen2009,
case = tabla_casen <- casen2011,
case = tabla_casen <- casen2013,
case = tabla_casen <- casen2015,
case = tabla_casen <- casen2017,
case = tabla_casen <- casen2020
)
casen2011_rm <- filter(tabla_casen, tabla_casen$region == nregion)
tabla <- table(casen2011_rm[,c(nfolio)])
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
casen_fh <- casen2011_rm[,c("comuna",nfolio,ningreso,expan)]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio), ]
rr$ing_per_h <- rr[,c(ningreso)]/rr$freq_folio
aaa <- aggregate(rr$ing_per_h, list(rr$comuna), FUN=mean)
names(aaa)[1]<-c("Comuna")
aaa$`mean.rr$ing_per_h` <- as.numeric(aaa$`mean.rr$ing_per_h`)
names(aaa)[2]<-c("calculo_propio")
write_xlsx(aaa, "aaaa.xlsx")
aaa$año <- xx
aaaa <<- aaa
}
for (n in 1:5) {
fu_ingresos(n)
assign(paste0("per","_",tanios),aaaa)
}tabla_percapita <- cbind(per_2011[,1:2],per_2013[,2],per_2015[,2],per_2017[,2],per_2020[,2])
colnames(tabla_percapita) <- c("Comuna","calculo_2011","calculo_2013","calculo_2015","calculo_2017","calculo_2020")
tabla_percapita <- mutate_if(tabla_percapita, is.numeric, round,1)
codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/codigos_comunales_2011-2017.rds")
# codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/codigos_comunales_2011-2017.rds")
names(codigos_comunales)[1] <- "Código"
names(codigos_comunales)[2] <- "Comuna"
tabla_percapita = merge( x = tabla_percapita, y = codigos_comunales, by = "Comuna", all.x = TRUE)
tabla_percapita <- tabla_percapita[,c(1,7,2,3,4,5,6)]
datatable(tabla_percapita, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='csv',
filename = 'promedio_percapita_ingreso_total_2011-2020'),
list(extend='excel',
filename = 'promedio_percapita_ingreso_total_2011-2020'),
list(extend='pdf',
filename= 'promedio_percapita_ingreso_total_2011-2020')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))p <- plot_ly(tabla_percapita, width = 1200, x = ~Comuna, y = ~calculo_2011, name = 'calculado_2011', mode = 'markers') %>% add_lines()
p <- p %>% add_lines(y = ~calculo_2013, name = 'calculado_2011', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculo_2015, name = 'calculado_2015', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculo_2017, name = 'calculado_2017', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculo_2020, name = 'calculado_2020', mode = 'markers')
p6.4 Promedio ingreso del trabajo
fu_ingresos <- function(n){
# n <- 3
ningreso<-switch(n,"ytrabhaj","ytrabajoCorh","ytrabajoCorh","ytrabajocorh","ytrabajocorh")
nfolio<-switch(n,"folio","folio","folio.x","folio","folio")
nregion<-switch(n,"Metropolitana","Metropolitana","Región Metropolitana de Santiago","Región Metropolitana de Santiago","Región Metropolitana de Santiago")
expan<-switch(n,"expc_full","expc","expc_todas","expc","expc")
xx<-switch(n,"2011","2013","2015","2017","2020")
tanios <<- xx
switch (n,
# case = tabla_casen <- casen2009,
case = tabla_casen <- casen2011,
case = tabla_casen <- casen2013,
case = tabla_casen <- casen2015,
case = tabla_casen <- casen2017,
case = tabla_casen <- casen2020
)
casen2011_rm <- filter(tabla_casen, tabla_casen$region == nregion)
tabla <- table(casen2011_rm[,c(nfolio)])
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
casen_fh <- casen2011_rm[,c("comuna",nfolio,ningreso,expan)]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio), ]
rr$ing_per_h <- rr[,c(ningreso)]/rr$freq_folio
aaa <- aggregate(rr$ing_per_h, list(rr$comuna), FUN=mean)
names(aaa)[1]<-c("Comuna")
aaa$`mean.rr$ing_per_h` <- as.numeric(aaa$`mean.rr$ing_per_h`)
names(aaa)[2]<-c("calculo_propio")
write_xlsx(aaa, "aaaa.xlsx")
aaa$año <- xx
aaaa <<- aaa
}
for (n in 1:5) {
fu_ingresos(n)
assign(paste0("per","_",tanios),aaaa)
}tabla_percapita <- cbind(per_2011[,1:2],per_2013[,2],per_2015[,2],per_2017[,2],per_2020[,2])
colnames(tabla_percapita) <- c("Comuna","calculo_2011","calculo_2013","calculo_2015","calculo_2017","calculo_2020")
tabla_percapita <- mutate_if(tabla_percapita, is.numeric, round,1)
codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/codigos_comunales_2011-2017.rds")
# codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/codigos_comunales_2011-2017.rds")
names(codigos_comunales)[1] <- "Código"
names(codigos_comunales)[2] <- "Comuna"
tabla_percapita = merge( x = tabla_percapita, y = codigos_comunales, by = "Comuna", all.x = TRUE)
tabla_percapita <- tabla_percapita[,c(1,7,2,3,4,5,6)]
datatable(tabla_percapita, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='csv',
filename = 'promedio_percapita_ingreso_trabajo_2011-2020'),
list(extend='excel',
filename = 'promedio_percapita_ingreso_trabajo_2011-2020'),
list(extend='pdf',
filename= 'promedio_percapita_ingreso_trabajo_2011-2020')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))p <- plot_ly(tabla_percapita, width = 1200, x = ~Comuna, y = ~calculo_2011, name = 'calculado_2011', mode = 'markers') %>% add_lines()
p <- p %>% add_lines(y = ~calculo_2013, name = 'calculado_2011', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculo_2015, name = 'calculado_2015', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculo_2017, name = 'calculado_2017', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculo_2020, name = 'calculado_2020', mode = 'markers')
p6.5 Promedio yoprcorh
fu_ingresos <- function(n){
# n <-2
ningreso<-switch(n,"yoprhaj","yoprCorh","yoprCorh","yoprcorh","yoprcorh")
nfolio<-switch(n,"folio","folio","folio.x","folio","folio")
nregion<-switch(n,"Metropolitana","Metropolitana","Región Metropolitana de Santiago","Región Metropolitana de Santiago","Región Metropolitana de Santiago")
expan<-switch(n,"expc_full","expc","expc_todas","expc","expc")
xx<-switch(n,"2011","2013","2015","2017","2020")
tanios <<- xx
switch (n,
# case = tabla_casen <- casen2009,
case = tabla_casen <- casen2011,
case = tabla_casen <- casen2013,
case = tabla_casen <- casen2015,
case = tabla_casen <- casen2017,
case = tabla_casen <- casen2020
)
casen2011_rm <- filter(tabla_casen, tabla_casen$region == nregion)
tabla <- table(casen2011_rm[,c(nfolio)])
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
casen_fh <- casen2011_rm[,c("comuna",nfolio,ningreso,expan)]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
rr <- repetidos2[!duplicated(repetidos2$folio), ]
rr$ing_per_h <- rr[,c(ningreso)]/rr$freq_folio
aaa <- aggregate(rr$ing_per_h, list(rr$comuna), FUN=mean)
names(aaa)[1]<-c("Comuna")
aaa$`mean.rr$ing_per_h` <- as.numeric(aaa$`mean.rr$ing_per_h`)
names(aaa)[2]<-c("calculo_propio")
write_xlsx(aaa, "aaaa.xlsx")
aaa$año <- xx
aaaa <<- aaa
}
for (n in 1:5) {
fu_ingresos(n)
assign(paste0("per","_",tanios),aaaa)
}tabla_percapita <- cbind(per_2011[,1:2],per_2013[,2],per_2015[,2],per_2017[,2],per_2020[,2])
colnames(tabla_percapita) <- c("Comuna","calculo_2011","calculo_2013","calculo_2015","calculo_2017","calculo_2020")
tabla_percapita <- mutate_if(tabla_percapita, is.numeric, round,1)
codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/codigos_comunales_2011-2017.rds")
# codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/codigos_comunales_2011-2017.rds")
names(codigos_comunales)[1] <- "Código"
names(codigos_comunales)[2] <- "Comuna"
tabla_percapita = merge( x = tabla_percapita, y = codigos_comunales, by = "Comuna", all.x = TRUE)
tabla_percapita <- tabla_percapita[,c(1,7,2,3,4,5,6)]
datatable(tabla_percapita, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='csv',
filename = 'promedio_percapita_ingreso_yoprcorh_2011-2020'),
list(extend='excel',
filename = 'promedio_percapita_ingreso_yoprcorh_2011-2020'),
list(extend='pdf',
filename= 'promedio_percapita_ingreso_yoprcorh_2011-2020')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))p <- plot_ly(tabla_percapita, width = 1200, x = ~Comuna, y = ~calculo_2011, name = 'calculado_2011', mode = 'markers') %>% add_lines()
p <- p %>% add_lines(y = ~calculo_2013, name = 'calculado_2011', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculo_2015, name = 'calculado_2015', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculo_2017, name = 'calculado_2017', mode = 'markers')
p <- p %>% add_lines(y = ~calculo_2020, name = 'calculado_2020', mode = 'markers')
p# ###
# casen2017$r3[casen2017$r3 == "No pertenece a ningún pueblo indígena"] <- "No pertenece a ninguno de estos pueblos indígenas"
# casen2017$r3[casen2017$r3 == "No sabe/no responde"] <- "No pertenece a ninguno de estos pueblos indígenas"
# casen2017$r3[casen2017$r3 == "Mapuche"] <- "Mapuche"
# casen2017$r3[casen2017$r3 == "Diaguita"] <- "Diaguita"
# casen2017$r3[casen2017$r3 == "Collas"] <- "Collas"
# casen2017$r3[casen2017$r3 == "Quechua"] <- "Quechua"
# casen2017$r3[casen2017$r3 == "Yámana o Yagán"] <- "Yámana o Yagán"
# casen2017$r3[casen2017$r3 == "Aimara"] <- "Aimara"
# casen2017$r3[casen2017$r3 == "Rapa-Nui o Pascuenses"] <- "Rapa-Nui o Pascuenses"
# casen2017$r3[casen2017$r3 == "Atacameño (Likan-Antai)"] <- "Atacameño (Likan-Antai)"
# casen2017$r3[casen2017$r3 == "Kawashkar o Alacalufes"] <- "Kawashkar o Alacalufes"
# ###
# casen2015$r3[casen2015$r3 == "No pertenece a ningún pueblo indígena"] <- "No pertenece a ninguno de estos pueblos indígenas"
# casen2015$r3[casen2015$r3 == "Sin dato"] <- "No pertenece a ninguno de estos pueblos indígenas"
# casen2015$r3[casen2015$r3 == "Mapuche"] <- "Mapuche"
# casen2015$r3[casen2015$r3 == "Diaguita"] <- "Diaguita"
# casen2015$r3[casen2015$r3 == "Collas"] <- "Collas"
# casen2015$r3[casen2015$r3 == "Quechua"] <- "Quechua"
# casen2015$r3[casen2015$r3 == "Yámana o Yagán"] <- "Yámana o Yagán"
# casen2015$r3[casen2015$r3 == "Aimara"] <- "Aimara"
# casen2015$r3[casen2015$r3 == "Rapa-Nui o Pascuenses"] <- "Rapa-Nui o Pascuenses"
# casen2015$r3[casen2015$r3 == "Atacameño (Likán-Antai)"] <- "Atacameño (Likan-Antai)"
# casen2015$r3[casen2015$r3 == "Kawashkar o Alacalufes"] <- "Kawashkar o Alacalufes"
# ###
# casen2013$r6[casen2013$r6 == "No pertenece a ningún pueblo indígena"] <- "No pertenece a ninguno de estos pueblos indígenas"
# casen2013$r6[casen2013$r6 == "NS/NR"] <- "No pertenece a ninguno de estos pueblos indígenas"
# casen2013$r6[casen2013$r6 == "Mapuche"] <- "Mapuche"
# casen2013$r6[casen2013$r6 == "Diaguita"] <- "Diaguita"
# casen2013$r6[casen2013$r6 == "Coya"] <- "Collas"
# casen2013$r6[casen2013$r6 == "Quechua"] <- "Quechua"
# casen2013$r6[casen2013$r6 == "Yagán (Yámana)"] <- "Yámana o Yagán"
# casen2013$r6[casen2013$r6 == "Aymara"] <- "Aimara"
# casen2013$r6[casen2013$r6 == "Rapa Nui (Pascuense)"] <- "Rapa-Nui o Pascuenses"
# casen2013$r6[casen2013$r6 == "Atacameño (Likán Antai)"] <- "Atacameño (Likan-Antai)"
# casen2013$r6[casen2013$r6 == "Kawésqar (Alacalufes)"] <- "Kawashkar o Alacalufes"
# ###
# casen2011$r6[casen2011$r6 == "No pertenece a ningún pueblo indígena"] <- "No pertenece a ninguno de estos pueblos indígenas"
# casen2011$r6[casen2011$r6 == "Mapuche"] <- "Mapuche"
# casen2011$r6[casen2011$r6 == "Diaguita"] <- "Diaguita"
# casen2011$r6[casen2011$r6 == "Coya"] <- "Collas"
# casen2011$r6[casen2011$r6 == "Quechua"] <- "Quechua"
# casen2011$r6[casen2011$r6 == "Yagán (Yámana)"] <- "Yámana o Yagán"
# casen2011$r6[casen2011$r6 == "Aymara"] <- "Aimara"
# casen2011$r6[casen2011$r6 == "Rapa Nui (Pascuense)"] <- "Rapa-Nui o Pascuenses"
# casen2011$r6[casen2011$r6 == "Atacameño (Likán Antai)"] <- "Atacameño (Likan-Antai)"
# casen2011$r6[casen2011$r6 == "Kawésqar (Alacalufes)"] <- "Kawashkar o Alacalufes"
#
#
# saveRDS(casen2017,"C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2017_c2.rds")
# saveRDS(casen2015,"C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2015_c2.rds")
# saveRDS(casen2013,"C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2013_c2.rds")
# saveRDS(casen2011,"C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2011_c2.rds")7 Tablas de contingencia
7.1 Ingreso total: ytotcorh
codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/codigos_comunales_2011-2017.rds")
#codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/codigos_comunales_2011-2017.rds")
funcion1 <- function(n){
xx<-switch(n,"2011","2013","2015","2017","2020")
tanios <<- xx
expan<-switch(n,"expc_full","expc","expc_todas","expc","expc")
if(xx==2011) {
eliminated <- casen2011
a <- eliminated$ytotaj#ytothaj
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r6 #etnia
anio <- 2011
}
if(xx==2013) {
eliminated <- casen2013
a <- eliminated$ytotcor#ytotcorh
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r6 #etnia
anio <- 2013
}
if(xx==2015) {
eliminated <- casen2015
a <- eliminated$ytotcor#ytotcorh
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r3 #etnia
anio <- 2015
}
if(xx==2017) {
eliminated <- casen2017
a <- eliminated$ytotcor#ytotcorh
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r3 #etnia
anio <- 2017
}
if(xx==2020) {
eliminated <- casen2020
a <- eliminated$ytotcor#ytotcorh
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r3 #etnia
anio <- 2020
}
tpi <- "ytotcor"
promedios_grupales <-aggregate(a, by=list(b, c, d), FUN = mean , na.rm = TRUE)
promedios_grupales_sd <-aggregate(a, by=list(b, c, d), FUN = sd , na.rm = TRUE)
promedios_grupales_gini <-aggregate(a, by=list(b, c, d), FUN = gini , na.rm = TRUE)
promedios_grupales$sd = promedios_grupales_sd$sd.a
promedios_grupales$gini = promedios_grupales_gini$gini.a
df<-promedios_grupales
df$Año <- anio
df$tipo_ingreso <- tpi
tabla_matp <-xtabs(eliminated[,(expan)]~b+c+d, data = eliminated)
tabla_matp <- as.data.frame(tabla_matp)
tabla_matp <-tabla_matp[!(tabla_matp$Freq == 0),]
df$freq <- tabla_matp$Freq
df <- df[complete.cases(df), ]
names(df)[1] <- "Comuna"
names(df)[2] <- "Sexo"
names(df)[3] <- "Etnia"
names(df)[4] <- "Promedio del Ingreso"
names(df)[5] <- "Desviación standard"
names(df)[6] <- "Gini"
names(df)[7] <- "Año"
names(codigos_comunales)[1] <- "Código"
names(codigos_comunales)[2] <- "Comuna"
# codigos_comunales
df_tabla = merge( x = df, y = codigos_comunales, by = "Comuna", all.x = TRUE)
df <-df_tabla[!(df_tabla$Promedio == 0),]
tabla <<- df
}7.2 Ingreso autonomo del trabajo: yautcor
codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/codigos_comunales_2011-2017.rds")
#codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/codigos_comunales_2011-2017.rds")
funcion1 <- function(n){
xx<-switch(n,"2011","2013","2015","2017","2020")
tanios <<- xx
expan<-switch(n,"expc_full","expc","expc_todas","expc","expc")
if(xx==2011) {
eliminated <- casen2011
a <- eliminated$yautaj#yauthaj
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r6 #etnia
anio <- 2011
tpi <- "yautcor"
}
if(xx==2013) {
eliminated <- casen2013
a <- eliminated$yautcor#yautcorh
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r6 #etnia
anio <- 2013
tpi <- "yautcor"
}
if(xx==2015) {
eliminated <- casen2015
a <- eliminated$yautcor#yautcorh
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r3 #etnia
anio <- 2015
tpi <- "yautcor"
}
if(xx==2017) {
eliminated <- casen2017
a <- eliminated$yautcor#yautcorh
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r3 #etnia
anio <- 2017
tpi <- "yautcor"
}
if(xx==2020) {
eliminated <- casen2020
a <- eliminated$yautcor#yautcorh
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r3 #etnia
anio <- 2020
tpi <- "yautcor"
}
promedios_grupales <-aggregate(a, by=list(b, c, d), FUN = mean , na.rm = TRUE)
promedios_grupales_sd <-aggregate(a, by=list(b, c, d), FUN = sd , na.rm = TRUE)
promedios_grupales_gini <-aggregate(a, by=list(b, c, d), FUN = gini , na.rm = TRUE)
promedios_grupales$sd = promedios_grupales_sd$sd.a
promedios_grupales$gini = promedios_grupales_gini$gini.a
df<-promedios_grupales
df$Año <- anio
df$tipo_ingreso <- tpi
tabla_matp <-xtabs(eliminated[,(expan)]~b+c+d, data = eliminated)
tabla_matp <- as.data.frame(tabla_matp)
tabla_matp <-tabla_matp[!(tabla_matp$Freq == 0),]
df$freq <- tabla_matp$Freq
df <- df[complete.cases(df), ]
names(df)[1] <- "Comuna"
names(df)[2] <- "Sexo"
names(df)[3] <- "Etnia"
names(df)[4] <- "Promedio del Ingreso"
names(df)[5] <- "Desviación standard"
names(df)[6] <- "Gini"
names(df)[7] <- "Año"
names(codigos_comunales)[1] <- "Código"
names(codigos_comunales)[2] <- "Comuna"
# codigos_comunales
df_tabla = merge( x = df, y = codigos_comunales, by = "Comuna", all.x = TRUE)
df <-df_tabla[!(df_tabla$Promedio == 0),]
tabla <<- df
}codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/codigos_comunales_2011-2017.rds")
#codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/codigos_comunales_2011-2017.rds")
funcion1 <- function(n){
xx<-switch(n,"2011","2013","2015","2017","2020")
tanios <<- xx
expan<-switch(n,"expc_full","expc","expc_todas","expc","expc")
if(xx==2011) {
eliminated <- casen2011
a <- eliminated$ytrabaj#yauthaj
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r6 #etnia
anio <- 2011
}
if(xx==2013) {
eliminated <- casen2013
a <- eliminated$ytrabajoCor#yautcorh
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r6 #etnia
anio <- 2013
}
if(xx==2015) {
eliminated <- casen2015
a <- eliminated$ytrabajoCor#yautcorh
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r3 #etnia
anio <- 2015
}
if(xx==2017) {
eliminated <- casen2017
a <- eliminated$ytrabajocor#yautcorh
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r3 #etnia
anio <- 2017
}
if(xx==2020) {
eliminated <- casen2020
a <- eliminated$ytrabajocor#yautcorh
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r3 #etnia
anio <- 2020
}
tpi <- "ytrabajocor"
promedios_grupales <-aggregate(a, by=list(b, c, d), FUN = mean , na.rm = TRUE)
promedios_grupales_sd <-aggregate(a, by=list(b, c, d), FUN = sd , na.rm = TRUE)
promedios_grupales_gini <-aggregate(a, by=list(b, c, d), FUN = gini , na.rm = TRUE)
promedios_grupales$sd = promedios_grupales_sd$sd.a
promedios_grupales$gini = promedios_grupales_gini$gini.a
df<-promedios_grupales
df$Año <- anio
df$tipo_ingreso <- tpi
tabla_matp <-xtabs(eliminated[,(expan)]~b+c+d, data = eliminated)
tabla_matp <- as.data.frame(tabla_matp)
tabla_matp <-tabla_matp[!(tabla_matp$Freq == 0),]
df$freq <- tabla_matp$Freq
df <- df[complete.cases(df), ]
names(df)[1] <- "Comuna"
names(df)[2] <- "Sexo"
names(df)[3] <- "Etnia"
names(df)[4] <- "Promedio del Ingreso"
names(df)[5] <- "Desviación standard"
names(df)[6] <- "Gini"
names(df)[7] <- "Año"
names(codigos_comunales)[1] <- "Código"
names(codigos_comunales)[2] <- "Comuna"
# codigos_comunales
df_tabla = merge( x = df, y = codigos_comunales, by = "Comuna", all.x = TRUE)
df <-df_tabla[!(df_tabla$Promedio == 0),]
tabla <<- df
}7.3 Ingreso : yoprcor
# codigos_comunales <- readRDS(file = "C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/codigos_comunales_2011-2017.rds")
funcion1 <- function(n){
xx<-switch(n,"2011","2013","2015","2017","2020")
tanios <<- xx
expan<-switch(n,"expc_full","expc","expc_todas","expc","expc")
if(xx==2011) {
eliminated <- casen2011
a <- eliminated$yopraj#yauthaj
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r6 #etnia
anio <- 2011
tpi <- "yoprcor"
}
if(xx==2013) {
eliminated <- casen2013
a <- eliminated$yoprCor#ytrabajocorh
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r6 #etnia
anio <- 2013
tpi <- "yoprcor"
}
if(xx==2015) {
eliminated <- casen2015
a <- eliminated$yoprCor#ytrabajoCorh
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r3 #etnia
anio <- 2015
tpi <- "yoprcor"
}
if(xx==2017) {
eliminated <- casen2017
a <- eliminated$yoprcor#ytrabajocorh
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r3 #etnia
anio <- 2017
tpi <- "yoprcor"
}
if(xx==2020) {
eliminated <- casen2020
a <- eliminated$yoprcor#ytrabajocorh
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$r3 #etnia
anio <- 2020
tpi <- "yoprcor"
}
promedios_grupales <-aggregate(a, by=list(b, c, d), FUN = mean , na.rm = TRUE)
promedios_grupales_sd <-aggregate(a, by=list(b, c, d), FUN = sd , na.rm = TRUE)
promedios_grupales_gini <-aggregate(a, by=list(b, c, d), FUN = gini , na.rm = TRUE)
promedios_grupales$sd = promedios_grupales_sd$sd.a
promedios_grupales$gini = promedios_grupales_gini$gini.a
df<-promedios_grupales
df$Año <- anio
df$tipo_ingreso <- tpi
tabla_matp <-xtabs(eliminated[,(expan)]~b+c+d, data = eliminated)
tabla_matp <- as.data.frame(tabla_matp)
tabla_matp <-tabla_matp[!(tabla_matp$Freq == 0),]
df$freq <- tabla_matp$Freq
df <- df[complete.cases(df), ]
names(df)[1] <- "Comuna"
names(df)[2] <- "Sexo"
names(df)[3] <- "Etnia"
names(df)[4] <- "Promedio del Ingreso"
names(df)[5] <- "Desviación standard"
names(df)[6] <- "Gini"
names(df)[7] <- "Año"
names(codigos_comunales)[1] <- "Código"
names(codigos_comunales)[2] <- "Comuna"
# codigos_comunales
df_tabla = merge( x = df, y = codigos_comunales, by = "Comuna", all.x = TRUE)
df <-df_tabla[!(df_tabla$Promedio == 0),]
tabla <<- df
}8 Análisis de la pobreza
Uno a nivel comunal en la Región Metropolitana y tres a nivel Regional:
Ingreso autónomo percápita del hogar, CASEN 2011 ($ de noviembre de 2011) de la pagina 16 de aquí.
Ingreso autónomo promedio e ingreso monetario promedio del hogar a nivel regional el 2015:
Por dos instrumentos diferentes oficiales llegamos a los mismos resultados y son a los cuales intentamos aproximarnos.
- Se comparará con la tabla obtenida en las III (ver aquí)
- Y la otra con una página interactiva con datos por región (ver aquí)
link 1(ver aquí)
link 2 (ver aquí)
POBREZA EN PORCENTAJE DE PERSONAS 2006
unique(casen2006$CORTE)## [1] "No pobre" "Indigente" "Pobre no indigente"
## [4] NAtabla_matp <-xtabs(casen2006$EXPC~COMUNA+CORTE, data = casen2006)
head(tabla_matp,10)## CORTE
## COMUNA Indigente No pobre Pobre no indigente
## Aisén 776 22452 402
## Algarrobo 307 9647 831
## Alhué 166 4013 441
## Alto Bío Bío 1317 5825 1936
## Alto del Carmen 0 4450 61
## Alto Hospicio 3523 58114 12901
## Ancud 309 37931 2579
## Andacollo 421 6746 2041
## Angol 3302 37857 7814
## Antofagasta 8968 305199 10778s1 <- sum(tabla_matp[,1])+sum(tabla_matp[,2])+sum(tabla_matp[,3])
s2 <- sum(tabla_matp[,1])
s2*100/s1## [1] 3.206491casen_2006_r1 <- filter(casen2006, casen2006$R == "VIII")
# head(casen_2006_r1)# casen_2006_r1 %>% filter(!is.na(CORTE))
tabla_matp <-xtabs(casen_2006_r1$EXPR~R+CORTE, data = casen_2006_r1)
# head(tabla_matp,10)s1 <- sum(tabla_matp[,1])+sum(tabla_matp[,2])+sum(tabla_matp[,3])
s2 <- sum(tabla_matp[,3])
s2*100/s1## [1] 15.51188Alquiler imputado 2020
yaimh yaimcorh
Alquiler imputado 2017
yaimh yaimcorh
9 Ingresos de los hogares versus el de las personas
Tenemos un problema en el que nos percatamos que los ingresos de los hogares entre el 2017 y el 2020 no caen de forma tan dramática como lo hacen los ingresos personales. Entonces vamos a hacer una verifición manual en torno a éstos dos estadios.
Estudiaremos el subset de Algarrobo.
En el primer par de grupos clacularemos para el 2027 y el 2020 el ingreso per cápita promedio de los hogares. En el segundo set, las cifras duras en términos individuales.
2017
options(scipen=999)
casen2017_algarrobo <- filter(casen2017, casen2017$comuna == "Aysén")
casen2017_algarrobo_head <- casen2017_algarrobo
casen2017_algarrobo_head <- casen2017_algarrobo_head[,c("comuna","folio","ytot", "ytotcor","ytoth","yaimh","yaimcorh","ytotcorh")]Análisis:
1 Se cambian los NA por 0
casen2017_algarrobo_head_sin_na <- mutate_at(casen2017_algarrobo_head, c("ytot", "ytotcor", "ytoth", "yaimh","yaimcorh","ytotcorh"), ~replace(., is.na(.), 0))
casen2017_algarrobo_head_sin_na$ytotcorh_sin_ah <- (casen2017_algarrobo_head_sin_na$ytotcorh - casen2017_algarrobo_head_sin_na$yaimcorh)3 Calculemos los ingresos por hogar per capita
tabla <- table(casen2017_algarrobo_head_sin_na$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
casen_fh <- casen2017_algarrobo_head_sin_na[,c("comuna","folio", "ytotcor","yaimcorh","ytotcorh","ytotcorh_sin_ah")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
rr <- repetidos2
datatable(rr, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'hitStats'),
list(extend='pdf',
filename= 'hitStats')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))receptaculo <- data.frame()
comunas <- unique(casen2017$comuna)
for (j in comunas[1:10]) {
options(scipen=999)
casen2017_algarrobo <- filter(casen2017, casen2017$comuna == j)
casen2017_algarrobo_head <- casen2017_algarrobo
casen2017_algarrobo_head <- casen2017_algarrobo_head[,c("comuna","folio","ytotcor","yaimcorh","ytotcorh")]
casen2017_algarrobo_head_sin_na <- mutate_at(casen2017_algarrobo_head, c("ytotcor","yaimcorh","ytotcorh"), ~replace(., is.na(.), 0))
casen2017_algarrobo_head_sin_na$ytotcorh_sin_ah <- (casen2017_algarrobo_head_sin_na$ytotcorh - casen2017_algarrobo_head_sin_na$yaimcorh)
tabla <- table(casen2017_algarrobo_head_sin_na$folio)
tabla <- as.data.frame(tabla)
colnames(tabla) <- c("folio","freq_folio")
casen_fh <- casen2017_algarrobo_head_sin_na[,c("comuna","folio", "ytotcor","yaimcorh","ytotcorh","ytotcorh_sin_ah")]
casen_fh$folio <- as.character(casen_fh$folio)
repetidos2 <- merge(x=casen_fh, y=tabla, by = "folio", all.x = T)
rr <- repetidos2
calculos <- data.frame(
comuna = j,
prom_personas = mean(rr$ytotcor),
prom_hogares_sin_ing_imput = mean(rr$ytotcorh_sin_ah/rr$freq_folio),
prom_hogares = mean(rr$ytotcorh/rr$freq_folio)
)
receptaculo <- rbind(receptaculo,calculos)
}
datatable(receptaculo, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'hitStats'),
list(extend='pdf',
filename= 'hitStats')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))# %>%
# formatStyle('prom_hogares_sin_ing_imput', color = ifelse(receptaculo$prom_hogares_sin_ing_imput == receptaculo$prom_personas, 'red','blak'), backgroundColor = 'orange', fontWeight = 'bold' )p <- plot_ly(receptaculo, width = 1200, x = ~comuna, y = ~prom_personas, name = 'Promedio de personas', mode = 'markers') %>% add_lines()
p <- p %>% add_lines(y = ~prom_hogares_sin_ing_imput, name = 'Promedio de hogares(sin Alquiler imputado)', mode = 'markers')
poptions(scipen=999)
casen2020_algarrobo <- filter(casen2020, casen2020$comuna == "Algarrobo")
# casen2020_algarrobo <- casen2017_algarrobo
casen2020_algarrobo <- casen2020_algarrobo[,c("comuna","folio","ytotcor","yaimcorh","ytotcorh","numper")]
casen2020_algarrobo## comuna folio ytotcor yaimcorh ytotcorh numper
## 1 Algarrobo 560210010101 1204167 200000 1904167 2
## 2 Algarrobo 560210010101 500000 200000 1904167 2
## 3 Algarrobo 560210010201 186316 300000 1416316 4
## 4 Algarrobo 560210010201 600000 300000 1416316 4
## 5 Algarrobo 560210010201 120000 300000 1416316 4
## 6 Algarrobo 560210010201 210000 300000 1416316 4
## 7 Algarrobo 560210030101 160000 300000 460000 1
## 8 Algarrobo 560210030501 0 250000 1010833 4
## 9 Algarrobo 560210030501 503333 250000 1010833 4
## 10 Algarrobo 560210030501 257500 250000 1010833 4
## 11 Algarrobo 560210030501 0 250000 1010833 4
## 12 Algarrobo 560210030701 196374 350000 945748 2
## 13 Algarrobo 560210030701 399374 350000 945748 2
## 14 Algarrobo 560210050101 0 120000 904155 3
## 15 Algarrobo 560210050101 423167 120000 904155 3
## 16 Algarrobo 560210050101 360988 120000 904155 3
## 17 Algarrobo 560210050201 0 250000 291667 4
## 18 Algarrobo 560210050201 41667 250000 291667 4
## 19 Algarrobo 560210050201 0 250000 291667 4
## 20 Algarrobo 560210050201 0 250000 291667 4
## 21 Algarrobo 560210050401 0 120000 1000298 4
## 22 Algarrobo 560210050401 26310 120000 1000298 4
## 23 Algarrobo 560210050401 500000 120000 1000298 4
## 24 Algarrobo 560210050401 353988 120000 1000298 4
## 25 Algarrobo 560210050501 244029 200000 1269029 3
## 26 Algarrobo 560210050501 670000 200000 1269029 3
## 27 Algarrobo 560210050501 155000 200000 1269029 3
## 28 Algarrobo 560210050601 0 0 59200 8
## 29 Algarrobo 560210050601 0 0 59200 8
## 30 Algarrobo 560210050601 59200 0 59200 8
## 31 Algarrobo 560210050601 0 0 59200 8
## 32 Algarrobo 560210050601 0 0 59200 8
## 33 Algarrobo 560210050601 0 0 59200 8
## 34 Algarrobo 560210050601 0 0 59200 8
## 35 Algarrobo 560210050601 0 0 59200 8
## 36 Algarrobo 560210050701 0 280000 1317310 4
## 37 Algarrobo 560210050701 450000 280000 1317310 4
## 38 Algarrobo 560210050701 350000 280000 1317310 4
## 39 Algarrobo 560210050701 237310 280000 1317310 4
## 40 Algarrobo 560210050901 13155 180000 841176 4
## 41 Algarrobo 560210050901 318021 180000 841176 4
## 42 Algarrobo 560210050901 200000 180000 841176 4
## 43 Algarrobo 560210050901 130000 180000 841176 4
## 44 Algarrobo 560210051101 0 0 630000 3
## 45 Algarrobo 560210051101 0 0 630000 3
## 46 Algarrobo 560210051101 630000 0 630000 3
## 47 Algarrobo 560210060101 0 250000 1158333 4
## 48 Algarrobo 560210060101 0 250000 1158333 4
## 49 Algarrobo 560210060101 0 250000 1158333 4
## 50 Algarrobo 560210060101 908333 250000 1158333 4
## 51 Algarrobo 560210060301 172586 250000 692586 2
## 52 Algarrobo 560210060301 270000 250000 692586 2
## 53 Algarrobo 560210060501 320000 180000 1666294 5
## 54 Algarrobo 560210060501 0 180000 1666294 5
## 55 Algarrobo 560210060501 480000 180000 1666294 5
## 56 Algarrobo 560210060501 686294 180000 1666294 5
## 57 Algarrobo 560210060501 0 180000 1666294 5
## 58 Algarrobo 560210070201 450000 250000 1231593 3
## 59 Algarrobo 560210070201 531593 250000 1231593 3
## 60 Algarrobo 560210070201 0 250000 1231593 3
## 61 Algarrobo 560210070401 186000 250000 436000 1
## 62 Algarrobo 560210080201 320000 250000 570000 3
## 63 Algarrobo 560210080201 0 250000 570000 3
## 64 Algarrobo 560210080201 0 250000 570000 3
## 65 Algarrobo 560210080301 380833 300000 680833 2
## 66 Algarrobo 560210080301 0 300000 680833 2
## 67 Algarrobo 560210090301 150000 300000 806667 2
## 68 Algarrobo 560210090301 356667 300000 806667 2
## 69 Algarrobo 560210090401 299632 300000 887511 2
## 70 Algarrobo 560210090401 287879 300000 887511 2
## 71 Algarrobo 560210090501 180379 350000 530379 1
## 72 Algarrobo 560210090801 107500 250000 1707500 6
## 73 Algarrobo 560210090801 560000 250000 1707500 6
## 74 Algarrobo 560210090801 600000 250000 1707500 6
## 75 Algarrobo 560210090801 0 250000 1707500 6
## 76 Algarrobo 560210090801 190000 250000 1707500 6
## 77 Algarrobo 560210090801 0 250000 1707500 6
## 78 Algarrobo 560210100301 400000 0 746476 3
## 79 Algarrobo 560210100301 146476 0 746476 3
## 80 Algarrobo 560210100301 200000 0 746476 3
## 81 Algarrobo 560210100401 429167 0 869367 4
## 82 Algarrobo 560210100401 216125 0 869367 4
## 83 Algarrobo 560210100401 77322 0 869367 4
## 84 Algarrobo 560210100401 146753 0 869367 4
## 85 Algarrobo 560210100701 0 200000 572310 3
## 86 Algarrobo 560210100701 0 200000 572310 3
## 87 Algarrobo 560210100701 372310 200000 572310 3
## 88 Algarrobo 560210110101 134000 300000 434000 1
## 89 Algarrobo 560210110201 586000 250000 836000 3
## 90 Algarrobo 560210110201 0 250000 836000 3
## 91 Algarrobo 560210110201 0 250000 836000 3
## 92 Algarrobo 560210110401 0 300000 1743667 8
## 93 Algarrobo 560210110401 500000 300000 1743667 8
## 94 Algarrobo 560210110401 372000 300000 1743667 8
## 95 Algarrobo 560210110401 0 300000 1743667 8
## 96 Algarrobo 560210110401 71667 300000 1743667 8
## 97 Algarrobo 560210110401 0 300000 1743667 8
## 98 Algarrobo 560210110401 500000 300000 1743667 8
## 99 Algarrobo 560210110401 0 300000 1743667 8
## 100 Algarrobo 560210110501 181388 300000 481388 2
## 101 Algarrobo 560210110501 0 300000 481388 2
## 102 Algarrobo 560210110601 130461 250000 1159543 9
## 103 Algarrobo 560210110601 17128 250000 1159543 9
## 104 Algarrobo 560210110601 150000 250000 1159543 9
## 105 Algarrobo 560210110601 0 250000 1159543 9
## 106 Algarrobo 560210110601 26310 250000 1159543 9
## 107 Algarrobo 560210110601 254667 250000 1159543 9
## 108 Algarrobo 560210110601 170000 250000 1159543 9
## 109 Algarrobo 560210110601 134667 250000 1159543 9
## 110 Algarrobo 560210110601 26310 250000 1159543 9
## 111 Algarrobo 560210110701 0 120000 341666 4
## 112 Algarrobo 560210110701 0 120000 341666 4
## 113 Algarrobo 560210110701 0 120000 341666 4
## 114 Algarrobo 560210110701 221666 120000 341666 4
## 115 Algarrobo 560210110801 6000 300000 1524822 6
## 116 Algarrobo 560210110801 401500 300000 1524822 6
## 117 Algarrobo 560210110801 200000 300000 1524822 6
## 118 Algarrobo 560210110801 355655 300000 1524822 6
## 119 Algarrobo 560210110801 261667 300000 1524822 6
## 120 Algarrobo 560210110801 0 300000 1524822 6
## 121 Algarrobo 560210120101 1296000 300000 1596000 1
## 122 Algarrobo 560210120201 0 350000 650000 5
## 123 Algarrobo 560210120201 300000 350000 650000 5
## 124 Algarrobo 560210120201 0 350000 650000 5
## 125 Algarrobo 560210120201 0 350000 650000 5
## 126 Algarrobo 560210120201 0 350000 650000 5
## 127 Algarrobo 560210120301 129643 250000 499643 3
## 128 Algarrobo 560210120301 0 250000 499643 3
## 129 Algarrobo 560210120301 120000 250000 499643 3
## 130 Algarrobo 560210120401 0 150000 658572 5
## 131 Algarrobo 560210120401 389167 150000 658572 5
## 132 Algarrobo 560210120401 0 150000 658572 5
## 133 Algarrobo 560210120401 106250 150000 658572 5
## 134 Algarrobo 560210120401 13155 150000 658572 5
## 135 Algarrobo 560210120501 149707 200000 349707 1
## 136 Algarrobo 560210120601 169649 300000 611023 2
## 137 Algarrobo 560210120601 141374 300000 611023 2
## 138 Algarrobo 560210120701 0 300000 1149554 5
## 139 Algarrobo 560210120701 0 300000 1149554 5
## 140 Algarrobo 560210120701 463333 300000 1149554 5
## 141 Algarrobo 560210120701 0 300000 1149554 5
## 142 Algarrobo 560210120701 386221 300000 1149554 5
## 143 Algarrobo 560210120801 300000 100000 849707 7
## 144 Algarrobo 560210120801 0 100000 849707 7
## 145 Algarrobo 560210120801 141374 100000 849707 7
## 146 Algarrobo 560210120801 0 100000 849707 7
## 147 Algarrobo 560210120801 0 100000 849707 7
## 148 Algarrobo 560210120801 308333 100000 849707 7
## 149 Algarrobo 560210120801 0 100000 849707 7
## 150 Algarrobo 560210120901 0 250000 1398357 5
## 151 Algarrobo 560210120901 498357 250000 1398357 5
## 152 Algarrobo 560210120901 0 250000 1398357 5
## 153 Algarrobo 560210120901 650000 250000 1398357 5
## 154 Algarrobo 560210120901 0 250000 1398357 5
## 155 Algarrobo 560210121101 0 300000 1316034 7
## 156 Algarrobo 560210121101 150000 300000 1316034 7
## 157 Algarrobo 560210121101 232083 300000 1316034 7
## 158 Algarrobo 560210121101 228572 300000 1316034 7
## 159 Algarrobo 560210121101 320000 300000 1316034 7
## 160 Algarrobo 560210121101 5379 300000 1316034 7
## 161 Algarrobo 560210121101 80000 300000 1316034 7
## 162 Algarrobo 560210130401 300000 300000 1138615 3
## 163 Algarrobo 560210130401 238615 300000 1138615 3
## 164 Algarrobo 560210130401 300000 300000 1138615 3
## 165 Algarrobo 560210140101 567000 300000 867000 1
## 166 Algarrobo 560210140701 173629 350000 523629 1
## 167 Algarrobo 560210140801 154167 500000 1020834 2
## 168 Algarrobo 560210140801 366667 500000 1020834 2
## 169 Algarrobo 560210140901 629167 300000 1354167 3
## 170 Algarrobo 560210140901 0 300000 1354167 3
## 171 Algarrobo 560210140901 425000 300000 1354167 3
## 172 Algarrobo 560210141001 505417 0 922084 3
## 173 Algarrobo 560210141001 0 0 922084 3
## 174 Algarrobo 560210141001 416667 0 922084 3
## 175 Algarrobo 560210150201 0 300000 604118 3
## 176 Algarrobo 560210150201 0 300000 604118 3
## 177 Algarrobo 560210150201 304118 300000 604118 3
## 178 Algarrobo 560210150301 522250 0 522250 1
## 179 Algarrobo 560210160101 4167 0 12500 2
## 180 Algarrobo 560210160101 8333 0 12500 2
## 181 Algarrobo 560210160201 224167 350000 794167 2
## 182 Algarrobo 560210160201 220000 350000 794167 2
## 183 Algarrobo 560210160401 253000 80000 474374 2
## 184 Algarrobo 560210160401 141374 80000 474374 2
## 185 Algarrobo 560210160501 560417 220000 1030417 3
## 186 Algarrobo 560210160501 250000 220000 1030417 3
## 187 Algarrobo 560210160501 0 220000 1030417 3
## 188 Algarrobo 560210170101 0 400000 3957663 3
## 189 Algarrobo 560210170101 2800000 400000 3957663 3
## 190 Algarrobo 560210170101 757663 400000 3957663 3
## 191 Algarrobo 560210180401 155113 300000 1515113 2
## 192 Algarrobo 560210180401 1060000 300000 1515113 2
## 193 Algarrobo 560210190101 0 500000 1005001 3
## 194 Algarrobo 560210190101 105001 500000 1005001 3
## 195 Algarrobo 560210190101 400000 500000 1005001 3
## 196 Algarrobo 560210190201 200000 500000 2400000 3
## 197 Algarrobo 560210190201 1700000 500000 2400000 3
## 198 Algarrobo 560210190201 0 500000 2400000 3
## 199 Algarrobo 560210190301 300000 500000 1200000 2
## 200 Algarrobo 560210190301 400000 500000 1200000 2
## 201 Algarrobo 560210200101 1190167 300000 1490167 1
## 202 Algarrobo 560210200201 1950000 800000 2750000 1
## 203 Algarrobo 560210210101 0 400000 1000000 2
## 204 Algarrobo 560210210101 600000 400000 1000000 2
## 205 Algarrobo 560210210201 0 400000 550000 3
## 206 Algarrobo 560210210201 0 400000 550000 3
## 207 Algarrobo 560210210201 150000 400000 550000 3
## 208 Algarrobo 560210220301 1900000 400000 4895000 3
## 209 Algarrobo 560210220301 1740000 400000 4895000 3
## 210 Algarrobo 560210220301 855000 400000 4895000 3
## 211 Algarrobo 560210220501 6250 400000 860417 2
## 212 Algarrobo 560210220501 454167 400000 860417 2
## 213 Algarrobo 560210230101 25000 0 508147 2
## 214 Algarrobo 560210230101 483147 0 508147 2
## 215 Algarrobo 560210230201 127000 300000 427000 2
## 216 Algarrobo 560210230201 0 300000 427000 2
## 217 Algarrobo 560210230501 130000 300000 1874500 3
## 218 Algarrobo 560210230501 717500 300000 1874500 3
## 219 Algarrobo 560210230501 727000 300000 1874500 3
## 220 Algarrobo 560210230701 0 0 40044 2
## 221 Algarrobo 560210230701 40044 0 40044 2
## 222 Algarrobo 560210230801 298333 0 298333 1
## 223 Algarrobo 560210230901 403980 250000 982313 4
## 224 Algarrobo 560210230901 0 250000 982313 4
## 225 Algarrobo 560210230901 0 250000 982313 4
## 226 Algarrobo 560210230901 328333 250000 982313 4
## 227 Algarrobo 560210240601 0 0 341667 2
## 228 Algarrobo 560210240601 341667 0 341667 2
## 229 Algarrobo 560210240801 270000 250000 520000 1
## 230 Algarrobo 560210240901 432379 200000 802028 2
## 231 Algarrobo 560210240901 169649 200000 802028 2
## 232 Algarrobo 560210250301 0 0 794167 3
## 233 Algarrobo 560210250301 504167 0 794167 3
## 234 Algarrobo 560210250301 290000 0 794167 3
## 235 Algarrobo 560210250501 835000 300000 1489166 2
## 236 Algarrobo 560210250501 354166 300000 1489166 2
## 237 Algarrobo 560210250901 125000 200000 1372586 4
## 238 Algarrobo 560210250901 167586 200000 1372586 4
## 239 Algarrobo 560210250901 400000 200000 1372586 4
## 240 Algarrobo 560210250901 480000 200000 1372586 4
## 241 Algarrobo 560210251001 0 350000 1555834 6
## 242 Algarrobo 560210251001 0 350000 1555834 6
## 243 Algarrobo 560210251001 1205834 350000 1555834 6
## 244 Algarrobo 560210251001 0 350000 1555834 6
## 245 Algarrobo 560210251001 0 350000 1555834 6
## 246 Algarrobo 560210251001 0 350000 1555834 6
## 247 Algarrobo 560210251101 0 200000 1883768 6
## 248 Algarrobo 560210251101 0 200000 1883768 6
## 249 Algarrobo 560210251101 384906 200000 1883768 6
## 250 Algarrobo 560210251101 500727 200000 1883768 6
## 251 Algarrobo 560210251101 380368 200000 1883768 6
## 252 Algarrobo 560210251101 417767 200000 1883768 6
## 253 Algarrobo 560230010101 0 300000 663333 3
## 254 Algarrobo 560230010101 363333 300000 663333 3
## 255 Algarrobo 560230010101 0 300000 663333 3
## 256 Algarrobo 560230010301 16152 200000 670485 3
## 257 Algarrobo 560230010301 448333 200000 670485 3
## 258 Algarrobo 560230010301 6000 200000 670485 3
## 259 Algarrobo 560230010701 180000 200000 555000 2
## 260 Algarrobo 560230010701 175000 200000 555000 2
## 261 Algarrobo 560230010901 141374 400000 1041374 2
## 262 Algarrobo 560230010901 500000 400000 1041374 2
## 263 Algarrobo 560230011001 0 400000 1016753 3
## 264 Algarrobo 560230011001 296753 400000 1016753 3
## 265 Algarrobo 560230011001 320000 400000 1016753 3
## 266 Algarrobo 560230011101 258333 350000 728333 3
## 267 Algarrobo 560230011101 120000 350000 728333 3
## 268 Algarrobo 560230011101 0 350000 728333 3
## 269 Algarrobo 560230011201 0 450000 4400000 3
## 270 Algarrobo 560230011201 0 450000 4400000 3
## 271 Algarrobo 560230011201 3950000 450000 4400000 3
## 272 Algarrobo 560230020101 4167 250000 257917 3
## 273 Algarrobo 560230020101 3750 250000 257917 3
## 274 Algarrobo 560230020101 0 250000 257917 3
## 275 Algarrobo 560230020301 350000 500000 1182000 2
## 276 Algarrobo 560230020301 332000 500000 1182000 2
## 277 Algarrobo 560230020401 2466667 500000 2966667 1
## 278 Algarrobo 560230020501 0 200000 1508988 6
## 279 Algarrobo 560230020501 795833 200000 1508988 6
## 280 Algarrobo 560230020501 0 200000 1508988 6
## 281 Algarrobo 560230020501 0 200000 1508988 6
## 282 Algarrobo 560230020501 13155 200000 1508988 6
## 283 Algarrobo 560230020501 500000 200000 1508988 6
## 284 Algarrobo 560230020601 350000 100000 1315655 5
## 285 Algarrobo 560230020601 252500 100000 1315655 5
## 286 Algarrobo 560230020601 13155 100000 1315655 5
## 287 Algarrobo 560230020601 0 100000 1315655 5
## 288 Algarrobo 560230020601 600000 100000 1315655 5
## 289 Algarrobo 560230020701 170000 220000 590000 2
## 290 Algarrobo 560230020701 200000 220000 590000 2
## 291 Algarrobo 560230021301 260000 0 260000 1
## 292 Algarrobo 560230021401 207046 100000 698420 3
## 293 Algarrobo 560230021401 250000 100000 698420 3
## 294 Algarrobo 560230021401 141374 100000 698420 3
## 295 Algarrobo 560230030101 225379 100000 325379 1
## 296 Algarrobo 560230030201 757916 200000 957916 1
## 297 Algarrobo 560230030301 500000 200000 1130000 3
## 298 Algarrobo 560230030301 0 200000 1130000 3
## 299 Algarrobo 560230030301 430000 200000 1130000 3
## 300 Algarrobo 560230030401 0 200000 530000 3
## 301 Algarrobo 560230030401 180000 200000 530000 3
## 302 Algarrobo 560230030401 150000 200000 530000 3
## 303 Algarrobo 560230030601 519000 200000 838167 3
## 304 Algarrobo 560230030601 0 200000 838167 3
## 305 Algarrobo 560230030601 119167 200000 838167 3
## 306 Algarrobo 560230030901 3333 200000 625000 2
## 307 Algarrobo 560230030901 421667 200000 625000 2
## 308 Algarrobo 560230031001 210920 80000 290920 1
## 309 Algarrobo 560230031101 142207 350000 492207 1
## 310 Algarrobo 560230031201 0 150000 636753 3
## 311 Algarrobo 560230031201 141374 150000 636753 3
## 312 Algarrobo 560230031201 345379 150000 636753 3
## 313 Algarrobo 560230031301 0 200000 721965 4
## 314 Algarrobo 560230031301 0 200000 721965 4
## 315 Algarrobo 560230031301 0 200000 721965 4
## 316 Algarrobo 560230031301 521965 200000 721965 4
## 317 Algarrobo 560230031401 310920 200000 510920 1